貴州首個模塊化高層住宅「搭積木」式組裝 建築垃圾減少八成
2025-11-26 18:00 1,375次浏览成都8月10日電 (記者 國璇)8月10日晚，中國組合胡譯乘和張欣欣奪得第12屆世界運動會體操項目蹦床女子雙人同步金牌。 或許有人會疑問，蹦床是奧運會的比賽項目，為何會出現在世運會賽場？奧運會體操項目設蹦床分項，但僅有男、女兩個單人小項，世運會蹦床項目則設男、女雙人同步以及單跳和雙蹦床共六個小項。各具特色又相輔相成，從項目設置上，人們便可一窺世運會和奧運會的緊密關係。 20世紀70年代，由於被列入奧運會正式比賽項目的機會有限，一些等待中的國際單項體育聯合會決定「另起爐灶」。1981年，首屆世運會在美國聖克拉拉舉行，一個不同於奧運會的世界大型綜合性運動會應運而生。 和競技性更強的奧運會相比，世運會則為更多新興運動、小眾項目提供了展示的舞臺。在這裡，人們可看到體育舞蹈的活力四射，領略撞球運動的精準優雅，感受救生項目的人道主義關懷……值得一提的是，武術和龍舟兩個極具中國特色的項目此番首次成為世運會正賽項目，加之俄羅斯桑搏、泰國泰拳等，多元民族文化在世運會平臺上碰撞交流。 不過，正如蹦床出現在兩大賽事中，世運會這一非奧項目最高水平的國際綜合性運動會與奧運會並非涇渭分明。當一些運動普及度提高、規則完善後，就可能正式加入奧運大家庭，比如羽毛球、沙灘排球、女子舉重和跆拳道等，因此世運會某種程度上是奧運項目的「孵化器」。 此外，世運會也是一些奧運項目的「回歸港」，兩者形成雙向流動的動態平衡。比如空手道和霹靂舞分別正式亮相東京奧運會和巴黎奧運會，這兩個項目在退出奧運舞臺後繼續活躍在世運會。 兩者還存在一定的「交叉地帶」。哪怕項目名一樣，比賽形式也可能不同。比如奧運會的皮划艇項目設有靜水和激流迴旋兩個分項，而成都世運會的皮划艇項目則分為皮划艇馬拉松、皮艇球和龍舟三個非奧分項。被稱為「巖壁芭蕾」的攀巖項目在洛杉磯奧運會被細分為速度、攀石和難度三個項目，而成都世運會只設置了速度賽。 8月7日，第12屆世界運動會開幕式在四川成都舉行。圖為中華人民共和國國旗、國際世界運動會協會會旗、國際奧林匹克委員會會旗、成都世運會組委會會旗在開幕式上升起。 記者 張浪 攝 近年來，國際奧委會通過不斷改革，讓奧運項目設置更趨靈活和年輕化，也使得更多的世運會項目被奧運會「吸納」。比如本屆世運會的棍網球、腰旗橄欖球和壁球等項目是洛杉磯奧運會的新增比賽項目。 從領導者層面看，世運會的主辦機構國際世界運動會協會和國際奧委會也早已建立合作關係。國際世界運動會協會主席佩魯雷納表示，協會的願景是「對標奧運會」，7月在四川舉行的世運會史上首次火炬傳遞，正是世運會向奧運標準靠攏的體現。 此次世運會開幕式也是世運會和奧運會共生共存的生動註腳。國際世界運動會協會會旗和國際奧委會會旗在夜幕下升起，國際奧委會主席考文垂則在視頻致辭中感謝「世界運動會為更廣泛的奧林匹克運動所做的貢獻」，世運會歷史上第一支主火炬以「水火交融」的方式被點燃。 「世運會就像一個展示非奧項目魅力的『櫥窗』。」如佩魯雷納所說，是否入奧並非評判項目優劣的標準，世運會與奧運會相互促進、相互補充，讓更多體育項目被看見，推動了全球體育的多元發展。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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